用 PyTorch 快速上手深度学习

2024-02-05 03:49:30

作为一名技术博主，我的目标是探索科技的复杂世界，为读者提供独到而深刻的见解。今天，我们将踏上使用 PyTorch 入门深度学习的非凡之旅。

PyTorch，由 Facebook AI 研究团队精心打造，是一款基于 Python 的科学计算库，旨在赋能深度学习研究和开发。它的诞生满足了两个迫切的需求：在 GPU 上高效利用 Numpy，以及创建一个高度灵活、高效的深度学习试验平台。

在 PyTorch 中扬帆起航

步骤 1：安装 PyTorch

开始您的 PyTorch 之旅的第一步是安装该库。通过 pip，只需几行代码即可完成：

pip install torch torchvision

步骤 2：创建您的第一个张量

张量是 PyTorch 的基本数据结构，用于表示多维数据。创建张量的语法很简单：

import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3])  # 创建一个一维张量

步骤 3：构建神经网络

神经网络是深度学习模型的基石。PyTorch 提供了各种模块来构建自定义网络。这里是一个简单的线性回归模型的示例：

import torch.nn as nn

class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)